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第17课Spark Streaming资源动态申请和动态控制消费速率原理剖析

为什么需要动态？Spark默认情况下粗粒度的，先分配好资源再计算。而Spark Streaming有高峰值和低峰值，但是他们需要的资源是不一样的，如果按照高峰值的角度的话，就会有大量的资源浪费。Spark Streaming不断的运行，对资源消耗和管理也是我们要考虑的因素。Spark Streaming资源动态调整的时候会面临挑战：Spark Streaming是按照Batch Duration运

spark
转载 精选 2016-05-31 20:50:05 582 阅读

第16课：Spark Streaming源码解读之数据清理内幕彻底解密

本篇博客的主要目的是： 1. 理清楚Spark Streaming中数据清理的流程组织思路如下： a) 背景 b) 如何研究Spark Streaming数据清理？ c) 源码解析一：背景 Spark Streaming数据清理的工作无论是在实际开发中，还是自己动手实践中都是会面临的，Spark Streaming中Batch Durat

spark
转载 精选 2016-05-30 23:33:13 739 阅读

第15课：Spark Streaming源码解读之No Receivers彻底思考

背景： 目前No Receivers在企业中使用的越来越多。No Receivers具有更强的控制度，语义一致性。No Receivers是我们操作数据来源自然方式，操作数据来源使用一个封装器，且是RDD类型的。所以Spark Streaming就产生了自定义RDD –> KafkaRDD.源码分析： 1. KafkaRDD:**  * A&

spark
转载 精选 2016-05-30 23:31:27 959 阅读

第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

背景： 整个Spark Streaming是按照Batch Duractions划分Job的。但是很多时候我们需要算过去的一天甚至一周的数据，这个时候不可避免的要进行状态管理，而Spark Streaming每个Batch Duractions都会产生一个Job，Job里面都是RDD，所以此时面临的问题就是怎么对状态进行维护？这个时候就需要借助updateStateByKey和

spark
转载 精选 2016-05-30 23:29:21 887 阅读

第13课：Spark Streaming源码解读之Driver容错安全性

本篇博文的目标如下： 1. ReceiverBlockTracker容错安全性 2. DStream和JobGenerator容错安全性文章的组织思路如下： 考虑Driver容错安全性，我们要思考什么？ 再详细分析ReceiverBlockTracker，DStream和JobGenerator容错安全性一：容错安全性 1. ReceivedBlo

spark
转载 精选 2016-05-30 23:26:52 442 阅读

第12课：Spark Streaming源码解读之Executor容错安全性

本篇博文的目标是 1. Executor的WAL机制详解 2. 消息重放Kafka数据安全性的考虑：Spark Streaming不断的接收数据，并且不断的产生Job，不断的提交Job给集群运行。所以这就涉及到一个非常重要的问题数据安全性。Spark Streaming是基于Spark Core之上的，如果能够确保数据安全可好的话，在Spark Streaming生成Job的时

spark
转载 精选 2016-05-30 23:24:24 519 阅读

第11课：Spark Streaming源码解读之Driver中的ReceiverTracker架构设计以及具体实现彻底研究

本篇博文的目标是： Driver的ReceiverTracker接收到数据之后，下一步对数据是如何进行管理一：ReceiverTracker的架构设计 1. Driver在Executor启动Receiver方式，每个Receiver都封装成一个Task，此时一个Job中就一个Task,而Task中就一条数据，也就是Receiver数据。由此，多少个Job也就可以启动多少个Re

spark
转载 精选 2016-05-30 23:21:36 1420 阅读

第10课：Spark Streaming源码解读之流数据不断接收全生命周期彻底研究和思考

特别说明： 在上一遍文章中有详细的叙述Receiver启动的过程，如果不清楚的朋友，请您查看上一篇博客，这里我们就基于上篇的结论，继续往下说。博文的目标是： Spark Streaming在接收数据的全生命周期贯通组织思路如下： a) 接收数据的架构模式的设计 b) 然后再具体源码分析接收数据的架构模式的设计 1. 当有Spark Str

spark
转载 精选 2016-05-30 23:18:14 511 阅读

第9课：Spark Streaming源码解读之Receiver在Driver的精妙实现全生命周期彻底研究和思考

一：Receiver启动的方式设想 1. Spark Streaming通过Receiver持续不断的从外部数据源接收数据，并把数据汇报给Driver端，由此每个Batch Durations就可以根据汇报的数据生成不同的Job。 2. Receiver属于Spark Streaming应用程序启动阶段，那么我们找Receiver在哪里启动就应该去找Spar

spark
转载 精选 2016-05-30 23:13:20 609 阅读

第7课：Spark Streaming源码解读之JobScheduler内幕实现和深度思考

一：JobSheduler的源码解析 1. JobScheduler是Spark Streaming整个调度的核心，相当于Spark Core上的DAGScheduler. 2. Spark Streaming为啥要设置两条线程？ setMaster指定的两条线程是指程序运行的时候至少需要两条线程。一条线程用于接收数据，需要不断的循环。而我们指定的线程数是用

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转载 精选 2016-05-30 23:09:50 420 阅读

第8课：Spark Streaming源码解读之RDD生成全生命周期彻底研究和思考

本篇博客将详细探讨DStream模板下的RDD是如何被创建，然后被执行的。在开始叙述之前，先来思考几个问题，本篇文章也就是基于此问题构建的。 1. RDD是谁产生的？ 2. 如何产生RDD？ 带着这两个问题开启我们的探索之旅。 一：实战WordCount源码如下：object WordCount {  def 

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转载 精选 2016-05-30 23:06:25 468 阅读

第7课：Spark Streaming源码解读之JobScheduler内幕实现和深度思考

一：JobSheduler的源码解析 1. JobScheduler是Spark Streaming整个调度的核心，相当于Spark Core上的DAGScheduler. 2. Spark Streaming为啥要设置两条线程？ setMaster指定的两条线程是指程序运行的时候至少需要两条线程。一条线程用于接收数据，需要不断的循环。而我们指定的线程数是用

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转载 精选 2016-05-30 23:01:24 503 阅读

第6课：Spark Streaming源码解读之Job动态生成和深度思考

一：Spark Streaming Job生成深度思考 1. 做大数据例如Hadoop,Spark等，如果不是流处理的话，一般会有定时任务。例如10分钟触发一次，1个小时触发一次，这就是做流处理的感觉，一切不是流处理，或者与流处理无关的数据都将是没有价值的数据，以前做批处理的时候其实也是隐形的在做流处理。 2. JobGenerator构造的时候有一个核心的参数是jo

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转载 精选 2016-05-30 22:57:29 274 阅读

第6课：Spark Streaming源码解读之Job动态生成和深度思考

一：Spark Streaming Job生成深度思考 1. 做大数据例如Hadoop,Spark等，如果不是流处理的话，一般会有定时任务。例如10分钟触发一次，1个小时触发一次，这就是做流处理的感觉，一切不是流处理，或者与流处理无关的数据都将是没有价值的数据，以前做批处理的时候其实也是隐形的在做流处理。 2. JobGenerator构造的时候有一个核心的参数是jo

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转载 精选 2016-05-30 22:53:48 431 阅读

第5课：基于案例一节课贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码

package com.dt.spark.streaming_scalaimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.Rowimport org.apache.spark.sql.hive.HiveContextimport org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringTy

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翻译 精选 2016-05-07 21:53:51 525 阅读 1收藏

第3课：通过案例对SparkStreaming 透彻理解三板斧之三：解密SparkStreaming运行机制和架构进阶之Job和容错

理解Spark Streaming的Job的整个架构和运行机制对于精通Spark Streaming是至关重要的。一 首先我们运行以下的程序，然后通过这个程序的运行过程进一步加深理解Spark Streaming流处理的Job的执行的过程，代码如下：object OnlineForeachRDD2DB {  def main(args: Array[String]){  &nb

Spark
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原创 2016-05-07 21:33:29 439 阅读

第3课：通过案例对SparkStreaming 透彻理解三板斧之三：解密SparkStreaming运行机制和架构进阶之Job和容错

理解Spark Streaming的Job的整个架构和运行机制对于精通Spark Streaming是至关重要的。一 首先我们运行以下的程序，然后通过这个程序的运行过程进一步加深理解Spark Streaming流处理的Job的执行的过程，代码如下：object OnlineForeachRDD2DB {  def main(args: Array[String]){  &nb

Spark
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原创 2016-05-07 21:30:33 515 阅读

第2课：通过案例对SparkStreaming 透彻理解三板斧之二：解密SparkStreaming运行机制和架构

Spark Streaming是Spark的一个子框架，但是它更像是运行在Spark Core上的一个应用程序。Spark Streaming在启动时运行了很多的job，并且job之间相互配合。Job围绕了两个方面：1. 对输入数据流进行计算的Job2. 框架自身运行需要的Job，例如Receiver启动。Spark Streaming本身就是一个非常复杂的应用程序，如果你对SparkStream

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原创 2016-05-07 18:40:50 576 阅读

第4课：Spark Streaming的Exactly-Once的事务处理和不重复输出彻底掌握

前置知识：1、事务的特征：1)、处理且仅被处理一次；2)、输出且只被输出一次2、SparkStreaming进行事务处理有没有可能处理完全失败？   这个可能性不大，因为Spark是批处理的方式来进行流处理，在SparkStreaming应用程序启动的时候，已经为应用程序分配了相关的资源，而且在调度的过程中可以动态的分配资源，所以除非整个集群所有的硬件都奔溃了，否则一般情况下都

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Streaming
Exactly
原创 2016-05-07 17:55:59 2276 阅读

第1课：通过案例对Spark Streaming透彻理解三板斧之一Spark Streaming另类实验及本质解析

一. 源码定制为什么从Spark Streaming切入？Spark 一开始并没我们今天看到的Spark SQL, Spark Streaming, MLlib(machine learning), GraphX(graph)， Spark R等相关内容,只有原始的Spark Core。 Spark Streaming本身是Spark Core上的一个框架，透过一个框架的彻底研究肯定可以精通Spa

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原创 2016-05-02 22:29:17 1205 阅读

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